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python slice是共享内存吗_在共享内存中使用numpy数组进行多处理

發布時間:2023/11/27 生活经验 34 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python slice是共享内存吗_在共享内存中使用numpy数组进行多处理 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

在共享內存中使用numpy數組進行多處理

我希望在共享內存中使用numpy數組,以便與多處理模塊一起使用。困難之處在于它像一個numpy數組一樣使用,而不僅僅是作為一個ctype數組使用。from?multiprocessing?import?Process,?Arrayimport?scipydef?f(a):

a[0]?=?-a[0]if?__name__?==?'__main__':

#?Create?the?array

N?=?int(10)

unshared_arr?=?scipy.rand(N)

arr?=?Array('d',?unshared_arr)

print?"Originally,?the?first?two?elements?of?arr?=?%s"%(arr[:2])

#?Create,?start,?and?finish?the?child?processes

p?=?Process(target=f,?args=(arr,))

p.start()

p.join()

#?Printing?out?the?changed?values

print?"Now,?the?first?two?elements?of?arr?=?%s"%arr[:2]

這將產生如下輸出:Originally,?the?first?two?elements?of?arr?=?[0.3518653236697369,?0.517794725524976]Now,?the?first?two?elements?of?arr?=

[-0.3518653236697369,?0.517794725524976]

數組可以ctype的方式訪問,例如,arr[i]合乎道理。但是,它不是一個numpy數組,我不能執行諸如-1*arr,或arr.sum()..我認為一個解決方案是將ctype數組轉換為numpy數組。然而(除了不能使這個工作),我不相信它將不再共享。

似乎有一個標準的解決辦法,必須是一個共同的問題。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python slice是共享内存吗_在共享内存中使用numpy数组进行多处理的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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